智慧工廠與自動化

透過數位轉型邁向智慧製造

為提升工廠效率、精進製程品質與滿足客戶交期要求,日月光半導體自2015 年始投入自動化關燈工廠規劃,以「自動化」、「高異質性機器設備整合」與「高異質性微系統封裝整合」三大主軸,實踐工廠智慧化 / 智能化的數位轉型,期望以先進的資訊科技贏得客戶信任,打造智慧化的典範工廠。自2011年,日月光半導體率先成立自動化委員會,由各事業單位的自動化團隊 ( 導線架封裝、球格陣列封裝、覆晶封裝、晶圓級封裝、系統級封裝與測試服務 ) 以及資訊管理中心共同組成跨單位的敏捷團隊。歷經十年的淬鍊,於2023 年完成了46座智慧工廠,培育超過700 位自動化工程師,累計超過 57 件產學技研專案,同時獲選世界經濟論壇燈塔工廠,奠定重要里程碑。

智慧永續工廠與封測機台白皮書

日月光半導體高雄廠在獲世界經濟論壇選為全球燈塔工廠之後,繼續依循智慧製造與永續發展的雙軸進行轉型,整合工業4.0的各項先進技術並全面應用人工智慧(AI)於營運活動中,在提升生產及營運效率的同時兼顧環境的永續。在智慧製造的主軸上,導入AI智慧排程取代人工,有效減少產品生產週期並大幅提升生產效率;在製程控管方面,運用AI影像辨識、機械學習、大型語言模型、特徵工程技術等開發出先進的製程管控系統,可預警設備異常、預測設備壽命,縮短處理時間並減少影響範圍,維持良率在最高點。在永續發展的主軸上,透過AI技術的輔助達到節能、節水、減廢的成效,採行AI智慧能源管理,可隨環境與生產需求動態調配廠務設備以最佳能耗運轉;透過排放水品質的監控及AI演算協作,最佳化產水並提升回收水量,減少水資源的用量;透過多方合作以循環經濟模式達成廢棄物的資源化,亦透過AI自動監控清運車動向,確保廢棄物處理不衝擊環境。面對產業的高度競爭以及氣候變遷的嚴峻考驗,日月光半導體高雄廠秉持以人為本的精神,透過智慧與永續的雙軸轉型,提升人員的技能,搭配數位科技的智慧工廠,實踐淨零承諾,達成企業與環境共融的願景,發揮影響力帶領產業走向永續的美好未來。此外,日月光投控秉持「以人為本」的理念,致力於建構健康、安全的工作環境。2023年,與旗下子公司合作,並邀請六家封測業者同行,共同創作半導體封測產業的首份「封測機台安全白皮書」,提升職場安全,保障員工。白皮書參考國內外標準,進行機台安全風險識別與設計,並與產、官、學專家討論制定標準,分析職業災害原因,提出預防對策,結合「人、機、環境」三大面向,導入本質安全設計與人因危害預防,從源頭提升工作場所的安全性和員工福祉。

智慧工廠創新與突破作法

挑戰

面臨問題

因應作法

設備連線能力不足

  • 要達到智慧工廠的境界,首先要將生產設備的資訊收集到中央資料庫中,才有辦法進行即時分析與管理。

  • 早期封測產業的生產設備具備半導體設備通訊標準 (Semiconductor Equipment Communication Standards, SECS) 能力的比例相當低,設備連線能力成為首要挑戰。

  • 第一步

    與採購單位合作跟設備供應商洽談,在新生產設備的採購規範中要求生產設備必須具備SECS能力。

  • 第二步

    針對既有生產設備進行研究,找到自動連線的方法,並轉換成SECS格式。經過幾年的努力,使日月光的生產設備完全具備SECS能力。

產品追蹤複雜度高

  • 以車用電子的客戶為例,基於安全的理由,必須清楚地記錄每一部車子上的每一顆晶片的生產履歷,以便發現問題時可以追蹤。

  • 半導體前段晶圓製程的產品追蹤方式,透過晶圓刻號進行辨識,待晶圓製程完成後,會將晶圓切割成一顆顆晶粒(Die),再針對晶粒進行加工,此時晶粒上不具備任何刻號可以進行辨識與追蹤。

  • 運用2D碼與RFID技術,確實記錄每一顆晶粒來自哪一片晶圓的哪個位置、每一顆晶粒位於載板上的位置、以及每一個載具跟載板的位置。

  • 每個位置資訊都被完整保存在圖檔系統(MAP System)的資料庫,可隨時追查,不僅是客戶可以追查生產履歷,同時工程團隊也可以運用此生產履歷進行品質與良率分析。

缺乏自動化在地供應鏈

  • 建置智慧工廠初期,自動化設備供應商多為國外大廠,面臨價格高、反應效率低、備料時間長等因素,影響智慧工廠建置時程與成效。

  • 積極尋找在地自動化設備供應商,包含自動搬運系統、自動倉儲、機器手臂等, 近幾年已培植約38家自動化供應商,強化台灣在地自動化產業鏈。

人才培育不易

  • 自動化委員會成立之初,具備自動化建置能力的工程師僅有30位,求才若渴。

  • 透過自動化學院、產學技研與人工智慧學院等作法,已培育累積超過700位的智慧工廠自動化工程師。

  • 人工智慧學院 : 2018年起辦理AI學院,積極推廣人工智慧技術,讓IAI平台全民化,藉由 AI 平台深入製造、工程、行政單位,讓全民可以進入 No-code 的AI時代,累計至2023年超過10,000人。

  • 智能工程學院: 2022年起,為了工程單位開立專門課程,培育 PE/EE了解統計分析方法與機台健康預警觀念,善用數位工具與專案應用的發想, 累計至2023年培育超過 3,000多位同仁。

  • 數位力學院: 從 2018 年開始,在行政單位規劃了各類型的數位工具課程,例如: RPA、Meta BI、Doc.Bee、co-know…,透過這些數位工具協助各單位在流程e 化方面能夠快速地利用數位工具,有效的節省人員的工作時間,累計至2023年已培育超過 8,000位同仁。

挑戰

面臨問題

因應作法

設備連線能力不足

  • 要達到智慧工廠的境界,首先要將生產設備的資訊收集到中央資料庫中,才有辦法進行即時分析與管理。

  • 早期封測產業的生產設備具備半導體設備通訊標準 (Semiconductor Equipment Communication Standards, SECS) 能力的比例相當低,設備連線能力成為首要挑戰。

  • 第一步

    與採購單位合作跟設備供應商洽談,在新生產設備的採購規範中要求生產設備必須具備SECS能力。

  • 第二步

    針對既有生產設備進行研究,找到自動連線的方法,並轉換成SECS格式。經過幾年的努力,使日月光的生產設備完全具備SECS能力。

產品追蹤複雜度高

  • 以車用電子的客戶為例,基於安全的理由,必須清楚地記錄每一部車子上的每一顆晶片的生產履歷,以便發現問題時可以追蹤。

  • 半導體前段晶圓製程的產品追蹤方式,透過晶圓刻號進行辨識,待晶圓製程完成後,會將晶圓切割成一顆顆晶粒(Die),再針對晶粒進行加工,此時晶粒上不具備任何刻號可以進行辨識與追蹤。

  • 運用2D碼與RFID技術,確實記錄每一顆晶粒來自哪一片晶圓的哪個位置、每一顆晶粒位於載板上的位置、以及每一個載具跟載板的位置。

  • 每個位置資訊都被完整保存在圖檔系統(MAP System)的資料庫,可隨時追查,不僅是客戶可以追查生產履歷,同時工程團隊也可以運用此生產履歷進行品質與良率分析。

缺乏自動化在地供應鏈

  • 建置智慧工廠初期,自動化設備供應商多為國外大廠,面臨價格高、反應效率低、備料時間長等因素,影響智慧工廠建置時程與成效。

  • 積極尋找在地自動化設備供應商,包含自動搬運系統、自動倉儲、機器手臂等, 近幾年已培植約38家自動化供應商,強化台灣在地自動化產業鏈。

人才培育不易

  • 自動化委員會成立之初,具備自動化建置能力的工程師僅有30位,求才若渴。

  • 透過自動化學院、產學技研與人工智慧學院等作法,已培育累積超過700位的智慧工廠自動化工程師。

  • 人工智慧學院 : 2018年起辦理AI學院,積極推廣人工智慧技術,讓IAI平台全民化,藉由 AI 平台深入製造、工程、行政單位,讓全民可以進入 No-code 的AI時代,累計至2023年超過10,000人。

  • 智能工程學院: 2022年起,為了工程單位開立專門課程,培育 PE/EE了解統計分析方法與機台健康預警觀念,善用數位工具與專案應用的發想, 累計至2023年培育超過 3,000多位同仁。

  • 數位力學院: 從 2018 年開始,在行政單位規劃了各類型的數位工具課程,例如: RPA、Meta BI、Doc.Bee、co-know…,透過這些數位工具協助各單位在流程e 化方面能夠快速地利用數位工具,有效的節省人員的工作時間,累計至2023年已培育超過 8,000位同仁。

智慧工廠重要里程碑

2011

導入配方管理系統(Recipe Management System, RMS)

作為產品量產前的控管措施,機台自動化程式(Equipment Automatic Program, EAP)透過SECS/GEM與設備機台進行資料溝通,確保數據的有效性,提升整體設備效率(OEE)。

2013

自製標準化機台連線程式(SECS EAP)

為降低機台連線程式開發技術門檻,自製標準化機台連線程式開發平台,解決流程設計問題,簡化程式開發複雜度、提升人機比及時間。

導入失效偵測與分類系統(Fault Detection and Classification, FDC)

利用即時收集機台生產參數,系統自動進行異常偵測,對機台立即發出警訊措施,快速回報機台狀況,避免持續生產不良品,即時偵測產品異常,建立異常通報機制。

2015

導入機器手臂與無人搬運車技術

整合無人搬運車(AGV)與機器手臂(Robot),推出自主移動機器(AMR-Autonomous Mobile Robot),自主移動機器人具有自主、靈活運用的特點,可進行搬運作業,節省線上作業人力,藉此提升封裝產能。

2018

啟動AI元年

運用人工智慧異常偵測技術,辦識可能會造成資安漏洞的資訊設備在發生資安事件前即可主動偵測並攔截,以自有技術減少資安風險並降低建置成本。

2019

導入預測保養系統(Predictive Maintenance, PdM)

透過智慧型預測保養機制來判斷是否需要執行實際保養行為,即時偵測設備組件故障與預測異常,並主動通知維修人員處理減少機台故障時間。

2020

全球首座5G mmWave企業專網智慧工廠

聯手中華電信與高通(Qualcomm),建置5G mmWave企業專網提供數據高速傳輸和即時回傳資料,導入產線自動巡檢(AI+AGV智慧無人搬運車)、AR遠端維護協作與綠科技教育館AR體驗環境三大應用,展現未來智慧工廠及自動化可以涵蓋的範圍及複雜度。

2021

建構IAI平台,推動AI全民化應用

開始建構IAI平台,打造AI no code的環境,推動全公司AI全民化應用。

2022

獲選世界經濟論壇燈塔工廠

日月光半導體高雄廠先進晶圓級封裝廠在整個運營過程規劃佈署工業4.0技術,特別是將AI人工智慧技術應用於製程提升良率與生產排程正確性,成果獲得世界經濟論壇的肯定,獲選為全球燈塔工廠(GLN)。

2023

採用生成式技術,持續優化製程作業,AI應用遍地開花

日月光高雄智慧製造持續演進,利用AI持續優化製程作業,由多元產品的複雜製程切入,應用AI輔助人員以在製品成本最小化、良率最大化的目標,排機排貨以滿足交期、在最短生產提供最佳組合排程的模型。海量的資料探勘、分析,工廠全年無休的龐大運算特性讓 AI 應用於日月光高雄廠遍地開花。

智慧製造與永續發展的雙軸轉型

日月光半導體高雄廠在獲世界經濟論壇選為全球燈塔工廠之後,繼續依循智慧製造與永續發展的雙軸進行轉型,整合工業4.0的各項先進技術並全面應用人工智慧(AI)於營運活動中,在提升生產及營運效率的同時兼顧環境的永續。

在智慧製造的主軸上,導入智慧排程取代人工,有效減少產品生產週期並大幅提升生產效率;在製程控管方面,運用AI影像辨識、機械學習、大型語言模型、特徵工程技術等開發出先進的製程管控系統,可在生產過程中即時監控各種生產資訊,可預警設備異常、預測設備壽命及養護作業,縮短處理時間並減少影響範圍,維持良率在最高點。在永續發展的主軸上,採行智慧能源管理,透過全面性的資料採集及監控系統,搭配AI以最佳參數進行自動控制,可隨環境與生產需求動態調配廠務設備以最佳能耗運轉;在水資源管理方面;透過製程後排放水品質的監控及AI演算協作,最佳化方式產水並升回收水量,減少自來水用量;在廢棄物管理方面,透過多方合作以循環經濟模式達成資源化的成果,以全數位化流程及AI自動監控清運車動向,以確保廢棄物對環境造成衝擊。

面對產業的高度競爭以及氣候變遷的嚴峻考驗,日月光半導體高雄廠秉持以人為本的精神,透過智慧與永續的雙軸轉型,提升人員的技術含量以重塑價值,搭配數位科技的智慧工廠,實踐淨零承諾,達成企業與環境共融的願景,發揮影響力帶領產業走向永續的美好未來。

智慧工廠永續影響力

我們的智慧工廠從自動化開始扎根,實踐客戶、供應商與自己製造流程的三維度的異質整合,帶動整個半導體產業鏈的升級與創新,加速科技產業的技術進步,使封裝測試扮演超越摩爾定律(More than Moore)的關鍵角色。

其他主題

其他主題

環境管理

走向更綠色、更美好的未來

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產學教育

日月光投控與大學及學院合作,共同發展先進的半導體技術

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社區營造

促進社會融合,包括社區發展、慈善關懷、緊急援助和文化發展

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人權管理

致力於人權、永續發展和責任

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資安管理

資訊安全政策、組織與目標

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職業健康與安全

多元才華,卓越共融

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商業行為與道德

良好的企業公民意識和社會責任

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風險管理

風險管理政策與程序

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人才培育與發展

人才的培養和發展

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供應鏈管理框架

供應鏈管理組織

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利害關係人溝通

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對外倡議

公共倡導與管理框架

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環保公益

日月光投控致力於減少氣候變化和經濟發展對環境的影響

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永續製造

透過永續製造實現環保效益

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永續策略

共同建立更美好的未來

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組織與架構

培育組織卓越

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釋放創新並確保卓越

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接班傳承計畫

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企業永續政策

開創永續性,驅動未來

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激發正向的社會變革

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推廣永續性,我們在2017年引入了供應商永續獎

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人才吸引與留任

人才招聘

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廢棄物管理

廢物生成與回收

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法規遵循

遵守法規:堅守法律,遵循原則

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